ModernBERT-base

This is a sentence-transformers model finetuned from nomic-ai/modernbert-embed-base on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: nomic-ai/modernbert-embed-base
• Maximum Sequence Length: 8192 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • json
• Language: hu
• License: apache-2.0

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ModernBertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("karsar/ModernBERT-base-hu_v3")
# Run inference
sentences = [
    'a sellő szindróma genetikai okai',
    'Rfcamat válasza. Bizalom szavazat: 459. Ha sellő-szindrómásod van, akkor vele születtél volna, és inkább hasadt volna a lábad, vagy mindkettőt amputálták volna. A sellőszindróma oka a test alsó részének (lábainak) oxigén- és tápanyaghiánya a keringési rendszer problémája miatt.További információ az alábbi linken.a sellő szindrómát nem kaphatja meg. Ez egy veleszületett állapot, ami azt jelenti, hogy vele kell születned ahhoz, hogy meglegyen. A betegségben szenvedő személy nem sellő, csak arról van szó, hogy a lábai összeforrtak. Számos belső szerv hiányzik vagy deformálódott.',
    '1 A sellő-szindróma annak a következménye is lehet, hogy az anya sugárzásnak és más környezeti hatásoknak van kitéve, amelyek a magzat normális fejlődésében részt vevő gének mutációit okozták. 2 Spontán mutációk vagy a magzatban természetesen előforduló mutációk is okozhatták a születési rendellenességet. Kutatásokra van szükség ahhoz, hogy kiderítsük a sellőszindróma genetikai, biológiai vagy környezeti okait. A sellő szindróma kezelése. Ha a két láb csak a bőrön keresztül olvadt össze, és a három fő csont teljesen és megfelelően kialakult, műtétet alkalmaznak a két láb szétválasztására.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Triplet

• Datasets: all-triplet-dev and all-triplet-test
• Evaluated with TripletEvaluator

Training Details

Training Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 1,207,229 training samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 5 tokens mean: 27.76 tokens max: 159 tokens	min: 6 tokens mean: 106.31 tokens max: 449 tokens	min: 6 tokens mean: 104.18 tokens max: 452 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Megfordult, és előhúzta a kardját.	A kard megrajzolták.	A férfi ott hagyta a kardját, ahol volt.
  Egy férfi, aki egy betonfalnak támaszkodik, karjait felül támasztja, az erkélyre néz.	Egy férfi a falnak támaszkodik.	Egy férfi egy fafalnak támaszkodik.
  A nő a szabadban van.	Nő egy ruhában sétál át a hídon.	Egy nő a levegőben lévő lábával harcművészeti mozdulatot hajt végre egy edzőteremben, miközben öt csapattársa vagy versenyzője néz rá.

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Evaluation Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 1,207,229 evaluation samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 5 tokens mean: 28.27 tokens max: 150 tokens	min: 4 tokens mean: 108.14 tokens max: 479 tokens	min: 7 tokens mean: 103.64 tokens max: 431 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Az emberek nézik, amint egy zenész gitározik.	egy gitáros játszik az embereknek	Az emberek egy autóroncsot néznek.
  hány csepp van egy ml-ben	Egy szabványos szemcseppentő 0,05 ml-t adagol cseppenként, ami azt jelenti, hogy 1 milliliter gyógyszerben 20 csepp van. Számoljuk ki: egy 5 ml-es üvegben 100, a 10 ml-es üvegben 200 adag van. (A legtöbb szemcsepp receptet 5 vagy 10 ml-es üvegekben adják ki.) A párolgás nem jelent nagy problémát, ha a kupakot minden alkalmazás után vissza kell cserélni. 30 napos hónapra számítva a napi egyszeri cseppek és a napi kétszeri cseppek egy 5 ml-es üvegben könnyen kitartanak egy hónapig. Egy 10 ml-es palack általában nagyobb adagok befogadására alkalmas. Íme, egy utolsó tipp.	Körülbelül 15-20 csepp van egy ml-ben. A folyadék viszkozitása megváltoztatja ezt a választ. Gondolhatja, hogy egy 5 ml-es üvegben 80-100 csepp van.
  a szövetségi tartalékot milyen jogszabály hozta létre	Az „1913. évi Federal Reserve Act” MEGHATÁROZÁSA. Az 1913-as amerikai törvényhozás, amely létrehozta a jelenlegi Federal Reserve System-et. A Federal Reserve Act a gazdasági stabilitás egy formáját kívánta megteremteni a monetáris politikáért felelős Központi Bank bevezetésével az Egyesült Államokba. Az 1913-as amerikai törvényhozás, amely létrehozta a jelenlegi Federal Reserve System-et. A Federal Reserve Act a gazdasági stabilitás egy formáját kívánta megteremteni a monetáris politikáért felelős Központi Bank bevezetésével az Egyesült Államokba.	Az 1913-as amerikai törvényhozás, amely létrehozta a jelenlegi Federal Reserve System-et. A Federal Reserve Act a gazdasági stabilitás egy formáját kívánta megteremteni a monetáris politikáért felelős Központi Bank bevezetésével az Egyesült Államokba.

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• warmup_ratio: 0.1
• bf16: True
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 8
• per_device_eval_batch_size: 8
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 5e-05
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 3
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.1
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: True
• save_on_each_node: False
• save_only_model: False
• restore_callback_states_from_checkpoint: False
• no_cuda: False
• use_cpu: False
• use_mps_device: False
• seed: 42
• data_seed: None
• jit_mode_eval: False
• use_ipex: False
• bf16: True
• fp16: False
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: auto
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• local_rank: 0
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: None
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: None
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• include_for_metrics: []
• eval_do_concat_batches: True
• fp16_backend: auto
• push_to_hub_model_id: None
• push_to_hub_organization: None
• mp_parameters:
• auto_find_batch_size: False
• full_determinism: False
• torchdynamo: None
• ray_scope: last
• ddp_timeout: 1800
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• dispatch_batches: None
• split_batches: None
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: False
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• use_liger_kernel: False
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand

Framework Versions

• Python: 3.12.8
• Sentence Transformers: 3.3.1
• Transformers: 4.49.0.dev0
• PyTorch: 2.5.1
• Accelerate: 1.3.0
• Datasets: 3.2.0
• Tokenizers: 0.21.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}